¿Por qué algunas personas desarrollan una respuesta inmune fuerte frente a una enfermedad mientras que otras apenas generan protección? ¿Por qué una misma vacuna puede ser muy eficaz en unos individuos y menos en otros? La respuesta está, en gran medida, en la variabilidad genética del sistema inmunitario humano.
Comprender estas diferencias es uno de los grandes retos de la inmunología moderna. Gracias al diseño computacional y a la inteligencia artificial, la investigación en vacunas cuenta con herramientas capaces de integrar esta complejidad biológica para avanzar hacia soluciones más precisas, eficaces y personalizadas.
Un sistema inmune tan diverso como la humanidad
El sistema inmunitario humano no es uniforme. Genes clave, como los del complejo mayor de histocompatibilidad (HLA), presentan una enorme diversidad entre individuos y poblaciones. Esta variabilidad determina cómo el organismo reconoce patógenos, activa sus defensas y desarrolla memoria inmunológica.
Por lo tanto, una misma infección puede provocar respuestas muy distintas entre personas y no todos los antígenos vacunales responderán con la misma efectividad en toda la población, variando la intensidad y durabilidad de su protección.
Durante décadas, el diseño de vacunas ha tenido que simplificar esta realidad, apostando por formulaciones “promedio” que funcionen bien en la mayoría de los casos. Sin embargo, hoy se plantea el reto de cómo incorporarla al proceso de investigación y desarrollo de vacunas sin aumentar de forma inasumible el tiempo, el coste y la complejidad de los ensayos.
Aquí es donde los métodos tradicionales encuentran dificultades. Analizar experimentalmente todas las posibles variaciones inmunológicas resulta prácticamente imposible. Por ello, durante mucho tiempo, esta diversidad ha sido tratada como una variable secundaria.
Gracias a la inteligencia artificial, el aprendizaje profundo y el modelado computacional, es posible simular cómo diferentes perfiles genéticos del sistema inmune pueden responder a un mismo candidato vacunal. De esta forma se pueden analizar grandes volúmenes de datos genómicos e inmunológicos, y a partir de ellos predecir la afinidad entre antígenos y diferentes variantes de moléculas HLA.
En lugar de evaluar la eficacia una vez desarrollada la vacuna, el diseño computacional permite anticipar el comportamiento inmunológico antes de llegar al laboratorio. La IA no sustituye a la investigación experimental, sino que la potencia. Al reducir la incertidumbre inicial, optimiza recursos, acelera el desarrollo y mejora la toma de decisiones científicas.
En proyectos como Vaccination, impulsado por el AIR Institute, estas tecnologías se aplican para construir modelos que conectan genética, inmunología y computación, sentando las bases de una vacunología más inteligente y adaptativa.